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생물학 논문의 기본은 실험군과 대조군을 비교하는 것이다. 예를들면 카페인을 많이 마시면 머리가 나빠진다고 주장하고싶으면 커피를 매일 마신 그룹과 물을 매일 마신 그룹을 비교하면 된다. scRNAseq도 마찬가지이다. scRNAseq은 대조군 만으로도 도출해낼 수 있는 정보가 많지만, 실험군과 비교하였을때 얻어낼 수 있는 정보의 양과 질을 극대화할 수 있다. Integration 이란, 비교하고 싶은 두 그룹을 하나의 벡터공간상에 투여하는 것을 말한다. 두 그룹은 같은 벡터공간에 존재하게되어 cell cluster를 직접 비교할 수 있고 그룹별 batch effect 보정을 하는 알고리즘,통계 기법의 발전으로 신뢰도를 더해가고 있다.import scanpy as scimport pandas as pdsc..

https://jstar0525.tistory.com/14 [VScode] VScode로 SSH를 통해 원격서버 접속하기VScode로 SSH를 통해 원격서버 접속하기 이번에는 visual studio code로 SSH를 통해 원격서버에 접속하여 remote 방법을 알아보겠습니다. 0. VScode 설치 https://code.visualstudio.com/download Download Visual Studio Code - Majstar0525.tistory.com위에 글을 참고해서 wsl, ubuntu 로 ssh 접속이 아닌, window vscode 에서 linux workstation 에 접속할 수 있게 되었다. 사실 첫날부터 시도했던 작업인데 리눅스, ssh 에대한 개념과 방식을 몰라서 헤매다가 ..

Doublet detectionsc.pp.scrublet(adata, batch_key="sample") Single cell rna sequencing은 세포 하나하나의 RNA 전사체를 분석한다. 세포 하나하나를 떼어내는 것은 기술적으로 굉장히 어렵기 때문에 세포 2개가 1개로 인식되는 경우가 있다. Scanpy는 doublet(세포2개) cell을 구별해내는 매서드 sc.pp.scrublet() 를 제공한다. (reference : graph abstraction reconciles clustering with trajectory inference through a topology preserving map of single cells)  scanpy 개발자들이 제공하는 툴들은 다 reference ..

메타데이터를 만들었으면 이제 cell QC를 진행한다. 이 단계는 여러가지 지표를 이용해 정상범위 밖에 있는 세포(이상치)를 판단하고 제거하여 데이터 품질을 올리는 단계이다. 세포의 품질을 판단하기 위해 Scater: pre-processing, quality control, normalization and visualization of single-cell RNA-seq data in R (reference) 를 참고한다. 레퍼런스에서는 mito, ribo, hb 유전자를 참고하여 cell quaility를 판단한다. 다양한 cell QC 방법이 reference가 있을테니 여러가지로 테스트 해보도록 하자.. 미토콘드리아 유전자 (mt) : 세포가 손상되면 mt 유전자 발현이 비정상적으로 증가할 수 있..

# Core scverse librariesimport scanpy as scimport anndata as ad# Data retrievalimport pooch AnnData single cell rna 데이터를 체계적으로 저장하기 위한 구조로, 유전자 발현 행렬을 X라는 속성에 저장하고, 유전자 ID와 세포 바코드 정보를 var(변수)와 obs(관측값)에 각각 저장한다. obs (Observations):obs는 세포에 대한 메타데이터를 (실험 조건, 세포의 특성, 클러스터링 결과 등) 저장하는 곳입니다. 데이터프레임 형태를 가지며, 각 행이 하나의 세포를 나타냅니다.예를 들어, 각 세포에 대해 클러스터 레이블, 샘플 조건, 배치 정보 등 다양한 정보를 이곳에 저장할 수 있습니다.var (Varia..